Editor's Notes
- 2011
- 2013
- 2014
- 原料包裝上，英文字母清楚標示NON-FOOD GRADE。裡頭裝的是不能食用的亞硝酸鈉跟硝酸鈉有大量劇毒 ，通常用在漂白劑、染料、電鍍緩蝕劑等用途，而且包裝還畫上骷顱頭警告誤食會致命。
- 藉由電子發票，追溯上中下游廠商的交易軌跡，從中尋找異常的部分，以發現食品安全的問題。
- 創新：pattern matching查食安(政府用高成本的方式 像是實地勘查)
藉由電子發票，我們把台灣食品產業的環境用社會網路的結構描述起來
- 提供給衛生署雲端查詢服務
- 網路指的是各種關聯，而社會網路(Social Network)即可簡單地稱為社會關係所構成的結構。人在社會環境中的相互作用可以表達為基於關係的一種模式或規則，而基於這種關係的有規律模式反映了社會結構，稱之為社會網路。
美國國土安全部過往研發了一套系統軟體用以社會網路分析，以用來找出國家之中的恐怖份子
- 所以，我們參考TMODS的主要概念，樣式比對(Pattern Matching)，來完成我們的專案。
- 網路指的是各種關聯，而社會網路(Social Network)即可簡單地稱為社會關係所構成的結構。人在社會環境中的相互作用可以表達為基於關係的一種模式或規則，而基於這種關係的有規律模式反映了社會結構，稱之為社會網路。美國國家安全局過往研發了一套系統軟體用以社會網路分析，以用來找出國家之中的恐怖份子，稱作TMODS，使用樣式比對(Pattern Matching)的方法來標示出可能具有異常的公司或交易關係。而食品安全問題，也是社會網路問題的一種，因此我們期望能透過TMODS成功的經驗，找出食品安全可能的恐怖份子。
警示使用者
- 介紹圖片內容，以及什麼是樣式比對。
- 本專題以近年來正被高度關注及發展的分散式圖型資料庫Titan為骨架，那接著介紹我們為什麼要選擇Titan作為我們的資料庫。Titan是具擴展性(Scalable)的分散式圖資料庫(Distributed Graph Database)。鑒於”圖”一字中文與英文易於混淆，以下敘述以圖片稱作”圖”，資料結構裡的圖案稱作”Graph”。
- 上面四個是NoSQL Database 為何選擇titan NOSQL
隨著資料量越多，NoSQL就越比Relational Database有效率。
因應大數據時代來臨，面對排山倒海般的資料量，千變萬化的資料種類，企業需要一個靈活的資料庫來對應。相較於傳統的關聯式資料庫，NOSQL類的彈性較高，其中又以圖資料庫為最佳選擇，因此我們選擇Titan。但相對來說，圖資料庫是最近才開始發展，目前資源較為匱乏，複雜度也很高，所以我們需要花更多時間去熟悉。
- Titan架構
使用Gremlin這套遍歷(Traversal)語言來實現Pattern Matching以及使用Cassandra做為我們儲存電子發票資料的後端。
titan特殊API 透過API還是無法清楚呈現圖型 我們改進了這點
- 由於在Rexster裡執行Gremlin的結果無法直接形成Graph，我們另外實做一視覺化系統，利用Javascript的D3模組 來呈現Gremlin的結果。
- 300萬筆資料當作我們的input graph
- 說明點擊vertex可以看細部資料
- 點擊edge可以看細部資料
- Rexster只能顯示1層
- 卅年老牌油商
- 陳文南
